先看畫折線圖 觀察兩組數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系 我們舉例,有兩組數(shù)據(jù)嘱丢,一組數(shù)據(jù)是dgp 一組是對(duì)應(yīng)的年份荤西。那么我們可以畫出年份與GDP的關(guān)系圖,是上升還是下降 來來來 看代碼退敦。 效果圖...
數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常會(huì)使用到數(shù)據(jù)擬合,本文中將闡述如何實(shí)現(xiàn)一元以及多元的線性擬合以及多項(xiàng)式擬合钝域,本文中只涉及實(shí)現(xiàn)方式讽坏,不涉及理論知識(shí)。 模型擬合中涉及的誤差評(píng)估方法如下所示: 一元...
前言 最近在理清一些很必要的也很基礎(chǔ)的東西笙蒙,記錄一下抵屿,結(jié)合網(wǎng)上和文獻(xiàn),自己也有些易化使之更輕松理解捅位,如有錯(cuò)誤晌该,請(qǐng)不吝賜教,多謝绿渣! Bootstrap(自助法) Bootstr...
機(jī)器學(xué)習(xí)包括許多算法:線性回歸中符、邏輯回歸姜胖、決策樹、SVM淀散、隨機(jī)森林右莱、GBDT等等。那么該如何評(píng)價(jià)某個(gè)算法在數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)呢档插?這里闡述3個(gè)評(píng)估方法:交叉驗(yàn)證慢蜓、留一交叉驗(yàn)證、自助...
對(duì)于正態(tài)分布或其他已知分布的數(shù)據(jù)郭膛,有相應(yīng)的假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間的計(jì)算方法晨抡,但是當(dāng)數(shù)據(jù)抽樣自未知或混合分布、樣本量過小、存在離群點(diǎn)耘柱、基于理論分布設(shè)計(jì)合適的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)過于復(fù)雜且數(shù)學(xué)上...
問題:如何做到對(duì)目標(biāo)值的區(qū)間范圍的預(yù)測(cè) 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做回歸任務(wù)如捅,我們使用MSE、MAE作為損失函數(shù)调煎,最終得到的輸出y通常會(huì)被近似為y的期望值镜遣,例如有兩個(gè)樣本:(x=1, y=...
一士袄、知識(shí)點(diǎn)介紹 1.1 歷史模擬法 我們?cè)谥坝杏玫紻elta-Normal的GARCH和RiskMetrics方法來計(jì)算VaR和ES悲关,假設(shè)的是殘差滿足正態(tài)分布,對(duì)殘差進(jìn)行二...
一娄柳、知識(shí)點(diǎn) 之前講完了歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法計(jì)算VaR和ES寓辱,接下來要講的是分位數(shù)回歸法∥魍粒回歸法的目標(biāo)和做法是希望用一部分的解釋變量來對(duì)被解釋變量進(jìn)行擬合讶舰,從而作出預(yù)測(cè)鞍盗。...
一需了、原理 DCC-GARCH(DynamicConditional Corelational Autoregressive Conditional Heteroscedast...
關(guān)于時(shí)序分析的補(bǔ)充,為什么最后要檢查殘差之間是否具有相關(guān)性般甲,這是因?yàn)槲覀冋J(rèn)為一個(gè)合理的模型應(yīng)該是理論上能夠?qū)⑾嚓P(guān)性盡可能地刻畫出來肋乍,對(duì)于一堆數(shù)據(jù),如果你扣除掉相關(guān)性之后敷存,剩下...
hhhhh我又來更文了觅闽,本來打算今天要學(xué)自己的東西的,沒想到部門大哥在就回家前又給我提了個(gè)需求涮俄,我直言蛉拙,你到底是程序員還是產(chǎn)品經(jīng)理呀?彻亲?孕锄?我的,這個(gè)壞小子苞尝。而且提的需求都是那...
最熱門的50個(gè)matplotlib圖 關(guān)聯(lián) Correlation 散點(diǎn)圖 Scatter plot 帶邊界的氣泡圖 Bubble plot with Encircling ...
isdecimal 豁辉、isdigit令野、isnumeric這三個(gè)字符串方法都用于判斷字符串是否為數(shù)字,為什么用三個(gè)方法呢徽级?他們的差別是什么內(nèi)气破?isdecimal:是否為十進(jìn)制數(shù)...
map()是 Python 內(nèi)置的高階函數(shù),它接收一個(gè)函數(shù) f 和一個(gè) list餐抢,并通過把函數(shù) f 依次作用在 list 的每個(gè)元素上现使,得到一個(gè)新的 list 并返回。 1旷痕、...